基于流式计算引擎的时空查询中间件设计与实现

摘要：

文章扩展了 Spark-Streaming的功能,使之能够支持地学流式计算场景下的时空查询.首先,设计并实现了一个中间件,该中间件提供了对空间对象、空间索引、空间分区的支持.其次,基于这个中间件,在Spark-Streaming上实现了一组经典的时空查询算法,这些算法包括空间最近邻域搜索(Spatial K Nearest Neighbor Query,KNN Query)、区域查询(Range Query,RQ).最后,在一个大规模真实数据集和一个8节点集群上验证了这些算法,评估了流式计算场景下的时延、吞吐等性能指标.

关键词：流式计算、空间分区、空间索引、中间件

所属期刊栏目：19

分类号：TP393.08;TN915.04;P208

资助基金：国家自然科学基金61862066

在线出版日期：2023-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：56-58